POJ 1458 Common Subsequence 最长公共子序列 LCS

本文详细介绍了一个经典的LCS(最长公共子序列)算法实现,并通过C++代码示例展示了如何求解两个字符串之间的最长公共子序列。该算法使用动态规划方法,通过二维数组记录中间状态,最终得出解决方案。

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LCS

 1 #include<cstdio>
 2 #include<cstring>
 3 #include<algorithm>
 4 #include<iostream>
 5 #define clc(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
 6 #define LL long long
 7 #include<cmath>
 8 using namespace std;
 9 int dp[1010][1010];//表示到i-1,j-1的最长公共长度
10 int main() {
11 //    freopen("in.txt","r",stdin);
12     char s1[1010],s2[1010];
13     while(~scanf("%s %s",s1,s2)) {
14 //        getchar();
15 //        scanf("%s",s2);
16 //        getchar();
17         int len1=strlen(s1);
18         int len2=strlen(s2);
19         clc(dp,0);
20         for(int i=1; i<=len1; i++) {
21             for(int j=1; j<=len2; j++) {
22                 if(s1[i-1]==s2[j-1]) {
23                     dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
24                 } else {
25                     dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
26                 }
27             }
28         }
29         printf("%d\n",dp[len1][len2]);
30     }
31     return 0;
32 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ITUPC/p/5286622.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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